최근 공간 네트워크 데이터베이스를 위한 질의처리 알고리즘에 관한 연구가 많은 관심을 받고 있으나, 경로-기반 질의에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 공간 네트워크 데이터베이스에서는 이동객체가 공간 네트워크상에서만 이동하기 때문에, 위치기반 서비스 및 텔레매틱스의 응용을 지원하기 위해 경로 내 최근접(In-Route Nearest Neighbor : IRNN) 질의와 같은 경로-기반 질의에 대한 효율적인 질의처리 알고리즘 연구가 필수적이다. 그러나 기존 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘은 도로내의 병목현상을 반영하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공간제약을 고려한 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 기존 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 우수함을 보인다.
유비쿼터스 사회를 실현하는 핵심기술인 u-GIS 공간정보 기술은 데이터 스트림 처리 시스템(Data Stream Management System)과 지리정보 시스템(Geography Information System)이 결합된 플랫폼인 u-GIS DSMS를 요구한다. u-GIS DSMS는 GeoSeonsor에서 수집되는 센서 테이터와 GIS의 공간정보 데이터를 결합하여 처리하는 공간영역질의가 다수 요구된다. 이런 공간영역질의들은 특정 지역에 밀집하게 등록되는 경향이 있으며, 유사한 프리디킷을 가질 가능성이 높다. 이러한 특징은 공간영역질의가 특정 지역에 밀집되면 다수의 비슷한 연산들이 반복적으로 처리하기 때문에 시스템 성능이 저하 될 것이다. 이를 해결하기 위해 영역질의 색인기법 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 VCR-Index와 CQI-Index 기법은 질의영역을 셀 구조나 가상구조로 분할하여 처리하기 때문에 자원 및 연산을 공유 할 수 없어 질의 처리 속도가 현저히 저하되기 때문에 대량의 공간영역질의 처리에는 부적합하다. 그래서 본 논문에서는 공간영역질의의 효율적인 연산 공유를 위한 질의영역 밀집도 기반의 그룹화 기법을 제안한다. 이 기법은 질의영역의 밀집도를 이용하여 공간영역질의들을 그룹화 후 색인을 구성한다. 색인된 영역들의 데이터는 단일 큐로 구성 후 질의들의 프리디킷을 분석하여 자원 및 연산 공유기법을 통해 기존의 기법보다 처리 속도 향상 및 메모리 사용을 감소시켰다.
웹 GIS에서의 인터넷 서비스 이용자의 집중 현상으로 발생하는 서버의 과부하 현상을 막고 안정적인 서비스 제공을 위해서는 웹 클러스터링 기술의 도입이 필요하다. 공간 질의는 웹 데이터와는 달리 인접 영역에 대한 질의가 매우 잣으며, 질의 처리 결과가 대용량이라는 특성을 가지고 있다. 이러한 공간 질의의 특성을 고려하지 않을 경우, 서버에서 처리되는 질의들의 지역적 인접성이 낮아지고 낮은 버퍼 재 사용율은 디스크로의 접근 빈도를 높여 질의 처리 비용을 증가시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 웹 GIS 클러스터링 시스템을 위한 질의 영역의 인접성을 이용한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 공간 데이터를 타일을 기반으로 인접한 타일의 그룹을 생성하여 각 서버에 할당하여, 질의 영역 및 공간 연산을 고려하여 서버에서 질의가 처리되는 동안 버퍼 재사용율이 최대가 되도록 클라이언트의 질의 요청을 적절한 서버에 전달한다. 제안하는 기법은 서버의 버퍼를 공간 인덱스 탐색에 최적화함으로써 서버의 버퍼 재상용율을 높이고, 클러스터링 시스템에서 디스크의 접근 횟수를 낮추어, 전체적인 서버 시스템의 처리 능력을 형상시킨다.
인터넷 사용자의 확산과 더불어 인터넷의 장점, 즉 정보의 공유, 전송 수단의 제공 등으로 인해 공간 정보 서비스 지원을 위한 많은 웹을 기반으로 하는 소프트웨어들이 활발히 연구되고 있다. 이 논문에서는 공간 질의 및 질의 처리에 요구되는 공간 질의구문, 공간 연산자 및 사용자에게 질의 결과를 반환해 주기 위해 필요한 전체적인 공간 질의 처리 시스템을 설계한다. 또한 인터넷의 장점을 이용하기 위한 웹과의 연동을 고려하여 네트워크와 분산 언어라는 특성을 지니고 있는 객체지향 언어인 자바를 이용하여 구현한다.
공간 데이터베이스 시스템에서는 데이터의 보안과 사용자의 편의성을 제공하기 위해 사용자가 원하는 공간데이터만으로 구성된 공간 뷰를 제공한다. 클라이언트/서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템에서 다수의 클라이언트에 의해 공간 뷰에 대한 질의가 요청 될 시 대용량의 데이터를 처리하기 위한 서버의 I/O 연산의 수행비용과 질의처리 비용 및 결과 데이터의 전송을 위한 전송 비용이 서버의 부하를 일으키고 질의 처리속도의 저하를 야기시킨다. 본 논문에서는 클라이언트/서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템에서 공간 뷰의 생성 과정을 서버와 클라이언트에 분산시킨 크라이언트 실체화 기법을 제안한다. 공간 뷰 생성의 질의처리를 서버와 클라이언트에 분산시켜 대용량의 데이터와 복잡한 공간 연산에 따른 공간 뷰 생성과정의 서버 부하를 감소시키고 클라이언트에 실체화 함으로 해서 공간뷰에 대한 질의처리 요구에 따른 서버의 병목현상과 서버 부하를 감소시켜 사용자 응답시간을 최소화한다.
본 논문에서는 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계에 관한 다양한 정성적, 정량적 질의 처리 기능을 제공할 뿐만 아니라, 초기 지식 베이스에 관한 공간 추론을 통해 보다 풍부한 질의 결과를 도출할 수 있는 공간 질의 처리기인 SQUERY를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기는 풍부한 질의 결과 도출을 위해, 초기 공간 지식베이스에 전향 공간 추론을 수행하여 공간 지식베이스를 미리 확장해둔다. 또한, 본 시스템은 공간 객체들 간의 위상 및 방향 관계를 나타내는 정성적 공간 지식들뿐만 아니라, 개별 공간 객체의 기하학적 데이터를 포함하는 정량적 공간 지식들도 기하학적 연산을 통해 공간 질의 처리에 이용할 수 있는 기능을 제공한다. OSM(Open Street Map) 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
제약 데이터베이스의 투플은 제약 논리식으로 구성되었으며, 공간 데이터의 표현 및 질의를 비교적 간결하게 처리할 수 있다. 제약 데이터베이스를 통한 공간 데이터의 실렉션, 합집합, 교집합 등의 질의 연산 처리는 간단하게 관련 투플 간에 제약식을 포함시켜 주면 된다. 그러나 중복되거나 불필요한 데이터가 증가할 수 있으며, 그에 따른 질의 비용이 증가될 수도 있다. 이 논문에서는 제약 데이터베이스에서의 질의처리 결과에 대한 문제점을 밝히고, 효율적인 질의처리를 위해서 결과 릴레이션에 대한 투플 최소화 정리기법의 제안 및 그 효과를 분석했다. 우리는 투플 최소화 기법을 이용하여 제약 릴레이션의 불필요한 제약식을 제거함에 따른 질의처리의 효율성이 개선됨을 확인할 수 있었다.
실시간 GIS 응용 시스템에서는 기존의 GIS 응용 시스템에서 고려되지 않은 실시간 공간데이타와 실시간 공간 질의에 대한 처리가 필요하다. 실시간 공간 질의는 공간 연산이 전체 실행 시간에서 차지하는 시간비중이 크기 때문에 실시간 공간 데이타의 유효성을 유지하면서 실시간 공간 질의의 시간제약조건을 만족시킬 수 있는 질의 처리 기법이 요구된다. 본 논문에서는 실시간 공간 데이타와 실시간 공간 질의의 시간제약조건을 최대한 만족시키기 위해 실시간 연산을 위해 실시간 연산을 후배치 시키는 실시간 연산 후배치 기법을 제안한다. 제안된 기법은 연산의 재배치를 통해서 전체 질의 수행시간을 증가시키지 않으면서 실시간 공간 질의의 시간제약조건을 최대한 만족시킨다.
최근 IoT (Internet of Things) 기술의 발전과 더불어 무선 환경에서 특정 영역에 위치하는 센서노드의 위치-센서정보를 에너지 효율적으로 수집하는 센서 네트워크 기반 공간질의처리에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 그리하여 센서노드에서 공간 필터링을 직접 수행하여 센서노드들 간의 통신 횟수를 감소시켜 에너지 소모를 최소화하는 다양한 공간질의처리 알고리즘 및 분산 공간색인방법들이 제안되어 왔다. 그러나 단일 공간질의처리 최적화에 중점을 두었던 기존 공간색인방법 및 알고리즘들은 IoT 환경에서 다수 사용자에 의하여 요청되는 다중 공간질의를 최적화하여 수행하기에는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크에서 다중 공간질의를 에너지 효율적으로 처리할 수 있는 최적화 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 다중 공간질의 최적화 알고리즘은 인접 영역에 주어지는 공간질의들을 통합하여 수행하는 '질의통합' 개념을 기본으로 하고 있다. 최적화 과정에서 질의들의 통합 또는 개별 수행에 대한 판단은 각 수행비용을 예측하여 결정하며, 본 논문에서는 질의처리 비용 예측 방법을 추가적으로 제안하고 있다. 끝으로, 성능평가에서는 GR-tree, SPIX, CPS의 공간색인방법에 대한 비교 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능 분석결과를 제시하고 있다.
이동 컴퓨팅 환청에서 이동 사용자는 언제, 어디서나 현재 자신의 지리적 위치에서 유효성을 갖는 위치 기반 데이터를 액세스 하고자 하는 이동 사용자의 요구가 증가하고 있다. 따라서, 이러한 위치기반의 데이타를 얻기 위한 위치 기반 질의를 표현하고, 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 위치 기반 질의를 효율적으로 처리 하기 위해 이동 사용자의 현재 위치를 중심으로 하는 원의 방정식을 이용하여 질의 탐색 공간을 표현하고, 질의 영역 분말 방법을 이용하여 탐색공간을 최적화하는 위치 기반 질의 처리 기법을 제안하였다. 또한 이동 사용자에게 적응하는 효율적인 부분 질의 통합 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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